基于CSMDEM算法的GMM学习方法

基于Mahalanobis距离的EM(MDEM)算法存在过分裂问题。为此,提出一种竞争结束MDEM(CSMDEM)算法。该算法将最小描述长度准则作为竞争结束条件嵌入到MDEM算法中,能够在估计混合模型参数的同时选择模型阶数。实验结果表明,该算法具有较低的平均EM迭代次数,能够较好地拟合高斯混合模型。当其被应用到跳频网台分选时,能够以较高的正确率分选跳频信号。     

均匀圆阵相干信源DOA估计的差分算法

提出了一种新的均匀圆阵解相干算法。在模式空间中,均匀圆阵被转换为一虚拟的均匀线阵。利用该虚拟线阵的特殊阵列模型结构可重构一差分矩阵,使其秩只与相干(或相关)信号的波达方向(DOA)有关。该算法可使得非相干信源与相关(或相干)信源分辨开,且通过利用常规超分辨方法估计不相关源和相关源的空间谱,再利用差分矩阵中包含的相干及相关源信息分辨相关及相干信源,可重复利用阵列接收数据,从而分辨更多信源。仿真结果验证了该算法的有效性。     

多个TDMA目标联合时差测距与定位算法

根据TDMA系统时间同步特征,利用多个目标时隙信号的时间关系,提出一种两目标联合时差测距算法和多目标加权最小二乘测距算法,并实现多个目标的定位。该算法能够消除传统时差定位算法中的模糊和无解情况,由于利用所有目标的时差信息对目标进行定位,在多目标情况下提高了目标定位的精度。仿真结果验证了算法的有效性。     

极化MIMO雷达隐身目标检测性能研究*

多输入多输出(MIMO)雷达使用了远距分布的阵元,它利用了信号的空间分集增益来获取更多的目标信息。极化是另一种可以提高雷达系统性能的分集方式。当应对隐身目标时,传统的极化雷达在某些观测角度会遭受到较大的目标雷达截面积(RCS)衰减,而无法获得较好的检测性能。而在一个雷达系统中同时利用这两种分集增益,可以得到一种比传统极化雷达更具优势的新雷达检测系统——极化统计MIMO雷达,它可以更好地应对隐身目标检测。给出了相应的模型,并推导出了该雷达系统的检测性能解析式。将其与传统相控阵及非极化统计MIMO雷达比较,可以看到极化统计MIMO雷达的检测性能更佳。联系到隐身目标的特性,极化MIMO雷达的检测器特性应对它时具有显著优势。最后,以上方法通过仿真得到了验证。     

相位噪声对时差估计的影响分析

在到达时间差(TDOA)测量中,两异地接收站所配备的本振都会存在相位噪声,该相位噪声会影响时差测量的性能。该文分析了相位噪声对经典的互相关法时差估计无偏性的影响,同时推导了仅考虑相位噪声时TDOA估计精度的克拉美罗下限(CRLB)。并进一步得到了相位噪声与加性噪声都存在时的CRLB及其相对于加性噪声环境下的CRLB退化系数。仿真结果验证了理论分析的结果。     

平飞斜侧视双基雷达运动误差分析

双基雷达的实际飞行状态不可避免地会产生速度误差,降低成像质量,影响检测性能。本文基于平飞斜侧视模型对速度误差进行了研究和分析,并给出了速度误差限制条件的解析表达式。具体来讲,首先建立了平飞斜侧视模式下的双基雷达模型,在数学上给出了运动方程表达式;然后导出了收发平台分别沿着理想航线方向、俯仰方向和偏航方向存在误差时的等效距离历史和;在此基础上,通过将速度误差转化为时延走动误差和多普勒相位误差,进而推导出了速度误差的限定范围,为工程设计和实现提供了相关依据和参考。通过仿真验证表明相比于理想航线方向和偏航方向,俯仰方向的速度误差对补偿精度的要求更高,其限制条件也更苛刻。     

基于隐马尔可夫模型的MIMO雷达目标检测

MIMO雷达是一种新体制雷达,相对于传统雷达在目标检测及参数估计性能都有很大提高。本文针对MIMO雷达的发射信号特点及天线阵元布置特点,分析了雷达目标和杂波的散射特点。目标回波的各向异性比杂波更强。因此可以用隐马尔可夫模型（HMM）对目标和杂波分别建模,实现目标和杂波的分离。在检测过程中,首先用样本模型对HMM进行训练,得出它的参数。然后用训练好的HMMs分别对待检测信号进行归类,分别计算它属于杂波和目标的概率,计算概率比值,大于门限判断有目标。仿真实验表明,本文方法的检测性能优于传统的检测方法。本方法在检测时候的计算量很小,有利于信号的实时处理。     

一种直接检测雷达脉冲积累新方法

本文提出一种可用于直接检测雷达的步进时间间隔脉冲串实现脉冲积累的新方法.在接收机端,包络检波信号通过一种修改的互相关算法进行处理,彻底消除所有伪相关峰,从而获得完美距离旁瓣特性.这种完美特性在理论上进行了证明,并给出了具体实现结构.仿真结果表明了新方法的正确性和显示出其良好的相关性能.此外,新方法易于实现且与传统直接检测雷达兼容,能够应用在不需要多普勒信息或很难提供相干性的雷达中,如短脉冲激光雷达和超宽带冲激雷达.该方法也适用于常规非相干雷达的升级.     

OTH雷达图像的粗糙度指标及用于射频干扰自适应抑制

针对OTH (Over-the-horizon) 雷达距离−多普勒(Range-Doppler, RD)图, 本文首次提出采用纹理粗糙度作为RD图质量的评价指标, 即计算RD图所转化灰度图的Tamura纹理粗糙度. 分析表明, 粗糙度指标能准确反映RD图受干扰情况, 对于不同灰度转换函数具有稳健性. 作为应用举例, 本文将图像粗糙度用于改进射频干扰抑制算法, 使干扰抑制达到自适应优化. 实验结果表明, Tamura粗糙度能够正确反映RD图干扰抑制情况, 优化粗糙度指标能够使干扰抑制自适应达到最优.     

主瓣干扰下宽带圆阵自适应波束形成方法

在宽带自适应波束形成中,若干扰信号从主瓣进入,往往引起主瓣畸变且副瓣电平增高,波束性能严重恶化。随着圆型阵列的广泛应用,该文针对均匀圆阵的宽带波束形成,合理地构造出阻塞矩阵,对主瓣干扰进行干扰相消预处理,再进行自适应波束形成,解决了主瓣畸变问题,提高了自适应波束的性能。结合均匀分布圆阵所作的计算机仿真验证了该方法的有效性。